指紋細節(jié)點的提取方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種指紋細節(jié)點的提取方法，包括以下步驟：對所接收到的指紋進行多通道圖像增強以得到N個增強圖像；標定所述指紋的方向場，并根據(jù)所述方向場將所述指紋劃分成N個指紋區(qū)域；分別從N個增強圖像中提取增強圖像的細節(jié)點；分別從N個增強圖像獲取與N個指紋區(qū)域相對應部分的細節(jié)點，并將N個指紋區(qū)域內的細節(jié)點進行組合，以獲得指紋的候選細節(jié)點集合；以及對候選細節(jié)點集合中的重疊細節(jié)點進行剔除以得到最終的細節(jié)點集合。根據(jù)本發(fā)明實施例的方法，通過對指紋進行多通道圖像增強，并將指紋區(qū)域內的多個細節(jié)點進行組合和剔除以得到最終的細節(jié)點集合，從而在細節(jié)點準確性不下降的情況下，加快細節(jié)點提取的速度，同時降低了計算復雜度。
【專利說明】指紋細節(jié)點的提取方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及指紋識別【技術領域】，特別涉及一種指紋細節(jié)點的提取方法。
【背景技術】
[0002]指紋識別技術是一種高效準確的個人身份識別技術。指紋特征作為最容易提取并且具有極強識別性的生物特征廣泛應用于出入境控制、門禁系統(tǒng)、信用卡以及刑事偵查等領域。尤其在刑事偵查中，指紋識別是公認的“物證之首”，而細節(jié)點作為指紋的重要特征成為指紋識別的重要依據(jù)。
[0003]在刑偵過程中，現(xiàn)場指紋的鑒定需要專家標定指紋上的細節(jié)特征，再通過快速的庫檢索方法得到候選匹配，再由專家進行進一步鑒定以確認匹配結果。細節(jié)特征的標注需要專家具有豐富的經(jīng)驗，并且容易出錯或遺漏。
[0004]另外，現(xiàn)場指紋通常質量低，存在模糊、背景干擾等問題，使得專家手動標注細節(jié)點費時費力，并且易出錯。但是指紋的宏觀特征(如脊線方向場)通常容易估計和標注，即使是經(jīng)驗不豐富的人員通常也能夠很好的標出指紋方向場。
[0005]因此，現(xiàn)有技術為了保證良好的用戶體驗，在標注方向場的同時，算法需要做到實時提取并顯示細節(jié)點。即根據(jù)方向場得到細節(jié)點需要經(jīng)過方向帶通濾波、二值化、細化、提取細節(jié)點、過濾偽細節(jié)點等處理。但是，這些處理非常費時，且對處理器的要求很高難以做到實時提取細節(jié)點。

【發(fā)明內容】

[0006]本發(fā)明的目的旨在至少解決上述的技術缺陷之一。
[0007]為此，本發(fā)明需要提供一種指紋細節(jié)點的提取方法。
[0008]有鑒于此，本發(fā)明的實施例提出一種指紋細節(jié)點的提取方法，包括以下步驟:圖像增強步驟，對所接收到的指紋進行多通道圖像增強以得到N個增強圖像；提取步驟，分別從所述N個增強圖像中提取所述增強圖像的細節(jié)點；方向場獲取步驟，標定所述指紋的方向場，并根據(jù)所述方向場將所述指紋劃分成N個指紋區(qū)域；細節(jié)點組合步驟，分別從所述N個增強圖像獲取與所述N個指紋區(qū)域相對應部分的細節(jié)點，并將所述N個指紋區(qū)域內的細節(jié)點進行組合，以獲得所述指紋的候選細節(jié)點集合；以及剔除步驟，對所述候選細節(jié)點集合中的重疊細節(jié)點進行剔除以得到最終的細節(jié)點集合。
[0009]根據(jù)本發(fā)明實施例的方法，通過對指紋進行多通道圖像增強，并將指紋區(qū)域內的多個細節(jié)點進行組合和剔除以得到最終的細節(jié)點集合，從而在細節(jié)點準確性不下降的情況下，加快細節(jié)點提取的速度，同時降低了計算復雜度。
[0010]在本發(fā)明的一個實施例中，所述圖像增強步驟具體為，通過相連兩個濾波器的角度為預設角度的N個濾波器對所述指紋進行濾波以得到N個增強圖像。
[0011]在本發(fā)明的一個實施例中，所述細節(jié)點組合步驟具體包括:對所述N個指紋區(qū)域進行形態(tài)學膨脹；分別從所述N個增強圖像選取與膨脹后的所述N個指紋區(qū)域相對應部分的細節(jié)點；以及將所述N個指紋區(qū)域內的細節(jié)點進行組合，以獲得所述指紋的候選細節(jié)點
隹A
口 O
[0012]在本發(fā)明的一個實施例中，所述剔除步驟具體包括:計算所述候選細節(jié)點集合中相鄰細節(jié)點的距離和方向差；選取所述距離小于預設距離且所述方向差小于預設角度差的多個細節(jié)點；以及用所述多個細節(jié)點的中心位置代替所述多個細節(jié)點以獲得最終的細節(jié)點
口 O
[0013]在本發(fā)明的一個實施例中，所述預設角度為11.25°。
[0014]在本發(fā)明的一個實施例中，所述預設距離為20個像素，所述預設角度差為20度。
[0015]在本發(fā)明的一個實施例中，所述濾波器為Gabor濾波器。
[0016]在本發(fā)明的一個實施例中，所述Gabor濾波器通過如下公式表示，所述公式為，
Gabor(x,y) - cos(2^(.vsin θ - vcos^)/ pd)e 2σ~ ,其中，x 和 y 刀力lJ表不細 T1 點在所述增強
圖像中的位置坐標，Pd為所述Gabor濾波器的周期，σ為Gaussian窗衰減系數(shù)，Θ為所述Gabor濾波器與水平方向的夾角。
[0017]本發(fā)明附加的方面 和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0018]本發(fā)明上述的和/或附加的方面和優(yōu)點從下面結合附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中，
[0019]圖1為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的指紋細節(jié)點的提取方法的流程圖；
[0020]圖2為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的指紋細節(jié)點的提取方法的示意圖；
[0021]圖3為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的多通道增強圖像的示意圖；
[0022]圖4為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的多通道細節(jié)點圖；
[0023]圖5A為采用頻域分解算法自動提取的方向場示意圖；
[0024]圖5B為圖5A所示方向場下細節(jié)點的組合結果；
[0025]圖6A為標定后的指紋方向場示意圖；
[0026]圖6B為圖6A所示標定后的指紋方向場下細節(jié)點的篩選結果；以及
[0027]圖7為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的對指紋進行分區(qū)的示意圖。
【具體實施方式】
[0028]下面詳細描述本發(fā)明的實施例，實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，僅用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制。
[0029]在本發(fā)明的描述中，需要理解的是，術語“中心”、“縱向”、“橫向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“豎直”、“水平”、“頂”、“底”、“內”、“外”等指示的方位或位置關系為基于附圖所示的方位或位置關系，僅是為了便于描述本發(fā)明和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構造和操作，因此不能理解為對本發(fā)明的限制。此外，術語“第一”、“第二”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性。
[0030]在本發(fā)明的描述中，需要說明的是，除非另有明確的規(guī)定和限定，術語“安裝”、“相連”、“連接”應做廣義理解，例如，可以是固定連接，也可以是可拆卸連接，或一體地連接；可以是機械連接，也可以是電連接；可以是直接相連，也可以通過中間媒介間接相連，可以是兩個元件內部的連通。對于本領域的普通技術人員而言，可以具體情況理解上述術語在本發(fā)明中的具體含義。
[0031]圖1為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的指紋細節(jié)點的提取方法的流程圖。圖2為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的指紋細節(jié)點的提取方法的示意圖。如圖1和圖2所示，根據(jù)本發(fā)明實施例的指紋細節(jié)點的提取方法，包括以下步驟:對所接收到的指紋進行多通道圖像增強以得到N個增強圖像(步驟101)。分別從N個增強圖像中提取增強圖像的細節(jié)點(步驟103)。標定指紋的方向場，并根據(jù)方向場將指紋劃分成N個指紋區(qū)域(步驟105)。分別從N個增強圖像獲取與N個指紋區(qū)域相對應部分的細節(jié)點，并將N個指紋區(qū)域內的細節(jié)點進行組合，以獲得指紋的候選細節(jié)點集合(步驟107 )。對候選細節(jié)點集合中的重疊細節(jié)點進行剔除以得到最終的細節(jié)點集合(步驟109)。
[0032]在步驟101中，通過相連兩個Gabor濾波器的角度為預設角度的N個Gabor濾波器對指紋進行濾波以得到N個增強圖像，該預設角度為11.25°。
[0033]具體地，使用16個濾波器分別對指紋圖像I進行多通道濾波增強，并組合多通道濾波增強的結果以獲得指紋的增強圖像。例如指紋增強方法可以為Gabor濾波法，使用固定周期的16方向Gabor濾波器對指紋進行多通道濾波，以得到濾波結果EIk。
[0034]在本發(fā)明的一個實施例中，多通道的指紋增強與細節(jié)點提取。使用一組不同參數(shù)的Gabor濾波器對指紋圖像進行濾波增強，得到多個方向下的指紋增強結果，分別使用傳統(tǒng)方法提取增強結果的細節(jié)點。
[0035]16個Gabor濾波器通過如下公式`表示，公式為，
Gabor(x, y) = cos(2^(xsin θ - rcos6*)/ pd)e 2fT_ ,其中，x 和 y 分力 ll 表不細 Ti 點在增強圖像
中的位置坐標，Pd為Gabor濾波器的周期，σ為Gaussian窗衰減系數(shù)，Θ為Gabor濾波器與水平方向的夾角。該16個Gabor濾波器的參數(shù)中僅Θ參數(shù)相異其他參數(shù)相同，使用16個不同參數(shù)的Gabor濾波器對指紋圖像進行濾波增強，可以得到多個方向下指紋的增強圖像。指紋圖像的多通道濾波增強結果如圖3所示。
[0036]在步驟103和步驟105中，對多通道濾波結果分別進行二值化、細化和提取細節(jié)點處理以得到如圖4所示的多通道細節(jié)點圖，并將該細節(jié)點儲存在內存中。每個細節(jié)點需要存儲其在圖像中的坐標[x，y]和與X軸正方向的夾角Φ (此處定義X軸為水平向右，y軸為豎直向上，原點為圖像左上角點，逆時針方向為Φ的正方向)，并由用戶標定指紋的方向場。
[0037]在本發(fā)明的一個實施例中，由于逐一標注方向場過于復雜、低效，因此首先由指紋方向場提取算法自動提取一個初始的方向場，再由指紋專家對初始方向場進行校正，得到指紋的方向場OF，該方向場標注的結果同時也可以作為指紋區(qū)域的標定結果。
[0038]在指紋專家對指紋方向場進行校正的同時，由后臺算法根據(jù)指紋方向場完成下一步將介紹的細節(jié)點組合篩選工作，并實時的將得到的細節(jié)點M繪制在另一個指紋圖像上。細節(jié)點的結果能夠幫助指紋專家判斷方向場的標注結果是否正確，同時可以作為指紋專家標注指紋細節(jié)信息的參考。
[0039]圖5A為采用頻域分解算法自動提取的方向場示意圖。圖5B為圖5A所示方向場下細節(jié)點的組合結果。如圖5A和圖5B所示，可以看到由于背景干擾非常強烈且與指紋具有很高的相似性，因此自動估計的算法的方向場估計結果很不理想，相應的濾波結果中的細節(jié)點也非常少。圖6A為標定后的指紋方向場不意圖。圖6B為圖6A所不標定后的指紋方向場下細節(jié)點的篩選結果。如圖5B和圖6B所示，圖6B中包含的細節(jié)點數(shù)目明顯高于5B中所包含的細節(jié)點提高，圖6B中仍存在部分錯誤細節(jié)點，產生這些錯誤的原因主要是背景的強干擾，如字母等，由于自動算法無法分辨字母與指紋，因此容易在兩者交匯處產生假細節(jié)點，這些點需要專家手動去除掉。
[0040]在讀取指紋圖像后，首先采用多通道指紋增強與指紋特征提取算法獲取多通道指紋細節(jié)點集合，并將結果保存于內存中。為了加快指紋方向場標定的速度，操作過程中先自動的提取指紋方向場，再手工對方向場進行修改，每一次修改后，算法都會在另一個窗口中實時顯示符合該方向場的細節(jié)點。算法也可以實時地顯示出符合該方向場的增強圖。
[0041]在步驟107和步驟109中，對16個指紋區(qū)域進行形態(tài)學膨脹，并分別從16個增強圖像選取與膨脹后的16個指紋區(qū)域相對應部分的細節(jié)點。再將16個指紋區(qū)域內的細節(jié)點進行組合，以獲得指紋的候選細節(jié)點集合。
[0042]具體地，首先計算候選細節(jié)點集合中相鄰細節(jié)點的距離和方向差，選取距離小于預設距離且方向差小于預設角度差的多個細節(jié)點，并將多個細節(jié)點的中心位置代替多個細節(jié)點以獲得最終的細節(jié)點集合。預設距離為20個像素，預設角度差為20度。
[0043]在本發(fā)明的一個實施例中，多通道濾波結果為不同方向的增強結果，參考濾波器組指紋增強的思路，根據(jù)指紋方向場進行細節(jié)點組合，即對于每一個像素點P，若該點處方向場OFp對應通道的增強圖像EIp在P點處有細節(jié)點，即Mp中有一個點坐標剛好是P，就認為P點是方向場OF濾波后的一個細節(jié)點。
[0044]由于指紋方向場通常是連續(xù)并且緩慢變化的，因此對于一個真實的細節(jié)點，其周圍鄰域內的方向場與該細節(jié)點處的方向場相差不大，因此在使用該細節(jié)點處的方向場進行方向濾波，也是可以對該點進行增強的。因此16通道濾波結果{EIJ的細節(jié)點{MJ能夠包含真實的細節(jié)點，通過合理的標定指紋方向場，就能夠得到增強結果中的細節(jié)點信息。在實際操作中，為了加快細節(jié)點提取的速度，本發(fā)明根據(jù)所獲得的指紋方向場，判斷方向場最接近的通道，因此每個通道對應一個指紋區(qū)域，分別提取16個通道所對應區(qū)域內的細節(jié)點，對其進行組合可獲得增強細節(jié)點的組合結果。圖7為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的對指紋進行分區(qū)的示意圖。如圖7所示，按照方向場對指紋進行分區(qū)后，圖7中黑色區(qū)域為非指紋區(qū)域，指紋部分不同灰度代表其對應的不同濾波通道。
[0045]如僅按照方向場對圖像進行分割的方法進行細節(jié)點提取會出現(xiàn)細節(jié)點丟失或重復的情況，因此簡單地按照指紋方向場完成細節(jié)點的組合會存在細節(jié)點的丟失或重復的問題。由于16通道濾波下，兩個通道的濾波器之間相差11.25°的角度差，因此在不同通道下，同一個細節(jié)點可能會出現(xiàn)通常不多于2個指紋周期(500dpi下約是20個像素距離)的位置差異。當一個細節(jié)點的方向場約等于兩個相鄰通道濾波器的平均方向上時就可能會出現(xiàn)細節(jié)點的丟失或重復的現(xiàn)象。[0046]對此，本發(fā)明對區(qū)域內重疊的細節(jié)點組合和重復細節(jié)點進行篩選的策略。在確定每一個通道對應的指紋區(qū)域后，分別對指紋區(qū)域進行膨脹(方法圓半徑為10)，再進行細節(jié)點組合，以避免細節(jié)點的丟失。
[0047]對膨脹所獲得的候選細節(jié)點集合，計算兩個細節(jié)點之間的位置和方向差異，當兩個細節(jié)點的距離差20像素距離，且角度差異小于20°的多個細節(jié)點為重復細節(jié)點。以該多個重復細節(jié)點的中心位置代替對應的多個重復細節(jié)點，進而獲得最終的細節(jié)點結合。
[0048]在本發(fā)明中掌紋細節(jié)點的提取方式與指紋細節(jié)點的提取相同，在此不再重復說明。
[0049]根據(jù)本發(fā)明實施例的方法，通過對指紋進行多通道圖像增強，并將指紋區(qū)域內的多個細節(jié)點進行組合和剔除以得到最終的細節(jié)點集合，從而在細節(jié)點準確性不下降的情況下，加快細節(jié)點提取的速度，同時降低了計算復雜度。
[0050]盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本發(fā)明的限制，本領域的普通技術人員在不脫離本發(fā)明的原理和宗旨的情況下在本發(fā)明的范圍內可以對上述實施例進行變化、修改、替換和變型。
【權利要求】
1.一種指紋細節(jié)點的提取方法，其特征在于，包括以下步驟: 圖像增強步驟，對所接收到的指紋進行多通道圖像增強以得到N個增強圖像； 提取步驟，分別從所述N個增強圖像中提取所述增強圖像的細節(jié)點； 方向場獲取步驟，標定所述指紋的方向場，并根據(jù)所述方向場將所述指紋劃分成N個指紋區(qū)域； 細節(jié)點組合步驟，分別從所述N個增強圖像獲取與所述N個指紋區(qū)域相對應部分的細節(jié)點，并將所述N個指紋區(qū)域內的細節(jié)點進行組合，以獲得所述指紋的候選細節(jié)點集合；以及 剔除步驟，對所述候選細節(jié)點集合中的重疊細節(jié)點進行剔除以得到最終的細節(jié)點集口 ο
2.如權利要求1所述的指紋細節(jié)點的提取方法，其特征在于，所述圖像增強步驟具體為， 通過相連兩個濾波器的角度為預設角度的N個濾波器對所述指紋進行濾波以得到N個增強圖像。
3.如權利要求1所述的指紋細節(jié)點的提取方法，其特征在于，所述細節(jié)點組合步驟具體包括: 對所述N個指紋區(qū)域進行形態(tài)學膨脹； 分別從所述N個增強圖像選取與膨脹后的所述N個指紋區(qū)域相對應部分的細節(jié)點；以及 將所述N個指紋區(qū)域內的細節(jié)點進行組合，以獲得所述指紋的候選細節(jié)點集合。
4.如權利要求1所述的指紋細節(jié)點的提取方法，其特征在于，所述剔除步驟具體包括: 計算所述候選細節(jié)點集合中相鄰細節(jié)點的距離和方向差； 選取所述距離小于預設距離且所述方向差小于預設角度差的多個細節(jié)點；以及 用所述多個細節(jié)點的中心位置代替所述多個細節(jié)點以獲得最終的細節(jié)點集合。
5.如權利要求1所述的指紋細節(jié)點的提取方法，其特征在于，所述預設角度為11.25。。
6.如權利要求4所述的指紋細節(jié)點的提取方法，其特征在于，所述預設距離為20個像素，所述預設角度差為20度。
7.如權利要求1所述的指紋細節(jié)點的提取方法，其特征在于，所述濾波器為Gabor濾波器。
8.如權利要求7所述的指紋細節(jié)點的提取方法，其特征在于，所述Gabor濾波器通過如下公式表示，所述公式為，




X: + V~
Gabor{x, v) = cos(2^(.vsin θ - yco%0)l pd)e 2σ~， 其中，X和y分別表示細節(jié)點在所述增強圖像中的位置坐標，Pd為所述Gabor濾波器的周期，σ為Gaussian窗衰減系數(shù)，Θ為所述Gabor濾波器與水平方向的夾角。
【文檔編號】G06T5/00GK103824060SQ201410073986
【公開日】2014年5月28日 申請日期:2014年2月28日 優(yōu)先權日:2014年2月28日
【發(fā)明者】馮建江, 周杰, 程廣權 申請人:清華大學